KLASIFIKASI JENIS ALPUKAT DENGAN IMAGE PROCESSING MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) - Nurmaleni; Asminah (JURNAL ILMIAH BETRIK, 2023)
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menghasilkan sistem Klasifikasi Jenis Alpukat dengan Image Processing mengunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) di Dinas Pertanian Kota Pagar Alam. Penelitian ini dilatar belakangi dengan proses pengklasifikasian jenis alpukat masih dilakukan secara konvensional dan belum terkomputerisasi, yakni menentukan jenis alpukat masih berdasarkan pengalaman, bentuk dan warna alpukat. Sistem yang dibangun menggunakan Software MATLAB, dalam perancangan sistem mengunakan GUI. Dalam metode pengembangan sistem penelitian ini adalah metode SDLC (Software Development Life Cycle), dimana tahapan meliputi analisis, desain, pengkodean dan pengujian, untuk metode pengujian menggunakan Black Box Testing untuk menguji perangkat lunak dari segi spesifikasi fungsional, Antar muka, dan algoritma. Dari hasil pengklasifikasian jenis alpukat akurasi didapat data latih 90%, dan data uji didapat 80%. Dari pengujian persentase kelayakan alpha di dapat sekor 78% yang berarti layak dalam perhitungan K-Nearest Neighbor (K-NN). Hasil penelitian ini yakni sistem Klasifikasi Jenis Alpukat dengan Image Processing Mengunakan Metode K-Nearest Neighbor yang dapat membantu pekerjaan di Dinas Pertanian Kota Pagar Alam dalam menentukan jenis alpukat.